不同光照模拟下的车载 AR-HUD 颜色可见性评估

车载增强现实抬头显示系统（AR-HUD）对提升驾驶安全至关重要，但其显示效果受环境光照影响显著。为评估不同光照下AR-HUD界面颜色的可见性，本研究采用紫创测控luminbox的太阳光模拟器模拟真实道路光照环境，在实验室仿真驾驶场景中，系统评估AR-HUD 中速度信息在不同颜色、不同轮廓设计下的可见性、视觉疲劳度、颜色偏好及视觉干扰程度。

实验环境与设备

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车辆模拟环境

实验使用一台搭载AR-HUD 系统的智能汽车原型，其视场角为12°×5° 。道路环境通过大型曲面投影屏模拟，以最大程度还原真实驾驶场景。光照条件采用太阳光模拟器进行精确控制，分别模拟日间（照度约100,000 lx）和夜间（照度30 lx）两种典型驾驶光环境。

 

实验材料与变量

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实验选取了七种颜色作为信息显示颜色：红（R）、橙黄（YR）、黄（Y）、绿（G）、蓝（B）、紫（P）、白（W）。除基本颜色外，YR 和 W 参考了交通信号灯常用色。每种颜色字符设置三种轮廓状态：无轮廓、白色轮廓、灰色轮廓，轮廓占比为字符面积的20%。字符内容为车速“45 km/h”，尺寸为 242 mm（宽）× 142 mm（高）。

实验方法与流程

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太阳光模拟驾驶环境

实验共招募25名具备驾驶经验的参与者，在模拟驾驶环境中进行，参与者无需实际操作车辆，仅对屏幕上依次呈现的 19 种视觉刺激材料进行评价。每项刺激展示时间不超过10 秒，参与者基于 5 级李克特量表对可见性、视觉疲劳、颜色偏好和视觉干扰四个维度进行评分。为消除光适应对实验结果的影响，实验先进行夜间光照条件下的测试，再进行日间光照条件下的测试。

实验结果分析

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颜色可见度（白天）

1. 轮廓对可见性的影响

在太阳光模拟器还原的日间照度模式下，除黄色外，其余颜色字符的白色轮廓可见性均显著高于灰色轮廓（如R1 > R2，YR1 > YR2 等）。夜间模式下，除绿色外，白色轮廓同样表现更优。统计检验表明，白色轮廓能显著提升低亮度颜色（如B、P）的可见性，主要归因于白色轮廓与字符颜色之间更高的亮度对比度。

2. 颜色本身的可见性差异

在无轮廓条件下，日间可见性从高到低依次为：Y > G > R > YR > B ≈ P。黄色与绿色因本身亮度较高，在强光下表现最佳。夜间模式下，红色（R）的可见性最高，甚至超过亮度更高的黄色和绿色。分析发现，夜间环境下，红色与背景（挡风玻璃）之间的亮度对比度较大，从而提升了其视觉显著性。

3. 亮度对比度的作用

无论是轮廓与字符之间，还是字符与背景之间，亮度对比度均是影响可见性的关键因素。日间白色轮廓与字符的对比度普遍较高，夜间红色与背景的对比度突出，均直接带来了可见性的提升。

本研究通过太阳光模拟器模拟不同光照条件，系统验证了颜色亮度、轮廓设计及亮度对比度对ARHUD可见性的综合影响。实验结果表明，日间环境下高亮度的黄色与绿色可见性最佳，夜间则因红色与背景对比度较高而表现更优；蓝色与紫色可见性较差，应避免在关键信息中使用。轮廓方面，白色轮廓能显著提升多数颜色的可见性，建议在设计时优先采用。无轮廓时，字符与背景的亮度对比度则为主要影响因素，设计中应充分考虑背景光环境的变化。

 

Luminbox全光谱准直型太阳光模拟器

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紫创测控Luminbox全光谱准直太阳光模拟光源是专为车载HUD系统光性能测试而设计的专业光源设备，能精准模拟自然光环境，支持光谱/ 亮度 / 色温调控，帮助在实验室内进行太阳直射、光学干涉与动态光适应性等HUD光学性能测试与验证。

 

全光谱覆盖：350nm-1100nm 光谱，贴近自然光权重

高动态亮度：2 米处 20,000-150,000Lux，满足HUD 亮度响应测试

强光抗扰验证：直射模拟复现图像模糊/ 重影问题场景

多场景适应：支持日间/ 夜间 / 隧道等光照动态切换测试

紫创测控Luminbox全光谱准直型太阳光模拟器以精密光学的工程化应用，可有效缩短从基础研究到工业验证的周期，为车载HUD 系统的颜色可见性评估提供可靠的“人工太阳”，助力汽车领域的技术革新。